深度学习与大数据资料,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习与大数据资料的问题，于是小编就整理了5个相关介绍深度学习与大数据资料的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能，机器学习，深度学习，大数据等，这些概念到底有什么区别？之间有什么关系？
2. 大数据主要学习什么内容？有什么要求和条件？
3. 大数据、深度学习和人工智能之间有什么微妙的联系？学习路线是怎样的？
4. 人工智能中的深度学习是怎么样的？
5. 数据分析，数据挖掘，大数据，机器学习，深度学习，统计分析的区别是什么？

人工智能，机器学习，深度学习，大数据等，这些概念到底有什么区别？之间有什么关系？

人工智能实际上是一个宽泛的概念，无人驾驶，导航，翻译系统，金融的量化投资自动交易系统，推荐引擎，机器人等等都可以划分到人工智能领域，细分实际只有三类，自然语言处理，语音，图像，在细分机器学习，深度学习，专家系统，进化计算，推荐系统等等，机器学习，用一句话概括的话就是一种实现人工智能的方法，深度学习是基于机器学习衍生出来的，也就是说深度学习是一种实现机器学习的技术，三者的区别，人工智能包含机器学习与深度学习，机器学习包含深度学习

作为一名IT行业的从业者，同时也是一名大数据方向的研究生导师，我来回答一下这个问题。

首先，大数据是以数据为核心的一系列数据价值化操作技术的统称，包括数据的***集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，其中大数据与云计算、物联网和人工智能关系密切。简单的说，物联网是大数据的主要数据来源，云计算是大数据的支撑平台，同时大数据也是人工智能的基础之一。

人工智能是目前科技领域的研究热点，虽然经过了60多年的发展，但是目前人工智能的概念依然没有统一，但是人工智能的研究方向主要集中在六大方向，分别是自然语言处理、机器学习、自动推理、计算机视觉、知识表示和机器人学。

人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、社会学、神经学和语言学等，所以人工智能本身的难度还是比较大的。目前人工智能依然处在行业发展的初期，当前的人工智能依然处于“弱人工智能”时期。

机器学习是人工智能的重要组成部分之一，简单的说机器学习就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律（Machine Learning in Aciton），而深度学习是机器学习的一个重要分支，深度学习源于神经网络。

大数据的发展对于机器学习的发展来说具有重要的意义，因为机器学习的基础就是数据。机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，其中数据是机器学习的重要基础，只有通过大量的数据才能完成算法的训练过程。简单的说，数据量越大，机器学习的效果就会越好。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

大数据主要学习什么内容？有什么要求和条件？

大数据中也有多种岗位，有的偏向开发，有的偏向运维，有的偏向数据分析与挖掘。开发的话java居多，不过只需要到JavaSE层面即可，也可以选用Scala/python开发。数据分析与挖掘基本上就是Python了。所以建议学习Python了。要求与条件的话，如果是计算机/数学/统计相关专业最好，不过还是看个人的学习能力与是否坚持。

1） 简单点评：

发展不错，需求不少，不过需求中主要是数据分析相关岗位，牵涉到算法建模等高级内容的话实际上不适合刚[_a***_]的不同本科学生。建议普通本科或专科学生从数据分析入行，掌握Python，以后逐步向高级数据分析师、数据挖掘工程师、人工智能开发工程师方向走，

2）发展前景：

大数据类职位需求增幅仅次于AI岗位。眼下，几乎所有互联网企业均把数据人才列为团队标配。许多公司在数据层面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通过数据沉淀与挖掘更好地推进产品的迭代。数据架构师、数据分析师成为企业争抢对象，过去一年招聘需求提高150%以上。2017，互联网公司对AI和数据人才的争抢活跃度提高了30%以上，企业间相互挖角行为变得更加频繁，人才争夺激烈程度全面升级。物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七***展方向。

3）行业定位：

4）面向专业：

计算机、数学与统计、物理、电子、通信工程、物联网、网络工程等相关专业大专以上学生。推荐中上游学生学习。

5）薪酬分析：

大数据开发工程师是大数据领域一个比较热门的岗位，有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构，比如目前常见的Hadoop、Spark平台，以及众多组件的功能和应用，另外还需要掌握至少一门编程语言，比如J***a、Python、Scala等。

大数据分析师是大数据领域非常重要的岗位，大数据分析师需要掌握的知识结构包括算法设计、编程语言以及呈现工具，算法设计是大数据分析师需要掌握的重点内容，而编程语言的作用则是完成算法的实现。另外，大数据分析师还需要掌握一些常见的分析工具。

大数据运维工程师的主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台，大数据运维工程师需要具备的知识结构包括计算机网络、大数据平台体系结构、编程语言（编写运维脚本）等，通常情况下，大数据运维工程师也需要对数据库有深入的了解。

大数据工程师是做什么的？需要掌握哪些技能？

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大数据都学习些什么，随着互联网在近几年的飞速发展，大数据页被越来越多的人所熟知，不管是行内的人还是行外的人都纷纷加入这个行业！于是许多的培训机构也纷纷崛起，开设相关的培训课程！作为一个未来的十分有前景的行业。成为大数据工程师无疑是迎接一个很有前景的职业生涯，那么大数据工程师，要学习什么内容呢。

其实说到大数据主要学习的技术，最直接的就是从职位需求入手，但是这样也会有弊端就是导致学习的东西不会很全面。

查看各大招聘网站，BAT等大厂不同的企业要求员工具备的工作技能也是有所不同的，通过这个我们做了一个简单的分析总结可以为大家参考一下。

大数据培训的内容：

有什么要求和条件？

大数据学习相比较其他的编程会有一定的难度，需要前提满足俩个方面的条件。

一是，年龄要满足国家规定的法定工作年龄，不能够小于这个年龄，但也不能年龄太大，年龄太大的话可能不太符合企业要求，找工作就会很难。

二是，学历要满足本科，因为现在很多地方的相关企业招聘大数据技术人才基本上都是本科起步，这方面也要多加注意。

如果，各方面的条件比较满足的话，其实大数据的学习也并不像大家说的那么难，只要感兴趣适合学习大数据就可以一试。

大数据开发的发展已经趋于成熟，小伙伴在学习过程中可以参考一些案例来学习，同时，由于企业对大数据开发技术的需求量在不断上涨，市场上的相关大数据开发岗位在逐渐增多，因此，小伙伴入行大数据是一个比较不错的选择。

大数据开发技术的学习所涉猎到的知识体系是比较庞大的，所包含的知识是比较多且杂的，因此，小伙伴想要学好大数据开发技术还真不是一件简单的事，需要小伙伴系统的学习大数据开发技术知识。对于零基础小伙伴来讲，大数据培训学习是小伙伴获得大数据开发技术知识的有效学习方式。

随着大数据开发技术的火热，市面上出现了很多大数据培训机构，小伙伴在选择大数据培训班的时候，要通过多方面的对比考察了解，理性选择一家比较靠谱的大数据培训机构来学习。那小伙伴选择了适合自己的大数据培训班之后，在培训班如何进行学习呢？

1.学习积累相关编程基础知识

大数据开发技术基础知识的学习离不开j***a、Python、R语言等编程基础的积累，因此，小伙伴在大数据培训班要以培训课程内容为主线，学习相应的编程基础语言，在不断的学习过程中，丰富自身编程知识结构。

2.注重实战项目案例的练习

大数据开发技术是一项比较复杂的编程语言，小伙伴想要学好大数据开发技术，除了不断的积累编程基础知识之外，还需要练习相关的项目实战案例，才可能快速的理解学习大数据开发技术知识，通过项目实战案例的练习，可以锻炼小伙伴在项目开发过程中解决问题的能力，让小伙伴更快速的适应公司的工作环境。

3.交流性学习

小伙伴在学习大数据开发技术的过程中，要不断的去和老师、同学进行交流，在交流的过程中，不断学习好的编程思路，将这些思路融会贯通，融入到自己的编程思维当中，这样不间断的学习，可以更有利的帮助小伙伴成长。

最后，小伙伴在学习大数据开发技术知识过程中，适合自己的学习方法很重要，在这个学习过程中，小伙伴要养成良好的学习习惯，确定自己的发展方向，针对性学习，以用为学。尚硅谷大数据培训是一家比较靠谱的线下面授教学职业教育培训机构，老师都是具有一定项目实战开发经验和教学经验的技术大牛带领小伙伴学习，能够让小伙伴更快速的入门大数据开发，同时，培训班还有相关的大数据视频供小伙伴下载学习！

大数据主要学习：linux.高并发处理，Hadoop，zookeeper，spark，flink这些大框架，但是细分后还是很多的呢[捂脸]

学习大数据需要有j***a基础或者python。如果没有这方面的基础的话学习大数据会不太现实。如果你有基础可以着手从以上几个方面入手学习。如果没有还是建议先学习基础语言，基础语言学好，再学大数据会很轻松哦。给你推荐一家超好的资料，百战程序员的，他们家资料很全，还细，最主要是免费的，希望对你有帮助[呲牙]

大数据、深度学习和人工智能之间有什么微妙的联系？学习路线是怎样的？

通俗的说：深度学习是编程这给计算机设定的数据库储存数据的容量。当然里面的数据是可以被计算机自发的记录（学习），调用及参考，能为电脑针对下一步的行动做出理性或者说更接近最佳的选择而设定的。抱歉，有点绕。大数据可以理解为：多线程共享综合数据库，并带有主动统计并呈现和智能引导（推荐）等功能。其实两者差不多，共性重叠区域非常广。比较通俗，应该好懂。但想这些所谓的只能计算机，如果没有了数据（资料）来源，它就是一台机器，什么用也没有。它再完善，也不会像我们人类那样来领悟和启迪。机器是不懂的。举例：你打它一下，它的传感器会感觉得到并记录记得表情和肢体动作，以后它可能模仿你攻击或自卫，中间并评估双方损失。但它永远不明白，你问什么打它！就算你说出了理由，它仍无法理解你此刻的心情。

人工智能有三个分支符号学，深度学习，和行为学。深度学习是基于神经元网络不定方程的训练逼近技术。学习是通过巨大的背景数据训练逼近的方法，大数据和网络能提供神经元网络不定方程学习需要的背景数据（训练库）。完成学习后的神经元网络方程就可以用于识别理解相关，也就是通常人们理解的人工智能系统。但人工智能系统不仅有深度学习技术，还有很多不同的分类。完整的学习人工智能是学术问题起码要经历数学准备，历史准备和算法理解应用等几个阶段才能在某个分支勉强入门。但应用人工智能主要是掌握工具，不需要有太多的人工智能知识储备。和机械工程师学习SolidWorks差不多，把tensflow或其他平台当做一种语言或工具反复应用，熟能生巧。

大数据是由于人类信息活动产生的，呃，你可以理解为一个巨大的没有任何组织的装满了的[_a1***_]站。对于人类而言，想要利用其中的资源非常困难，正如你想从巨大的垃圾山中找出适配的零件组成一台手机一样，尽管其中有无数台手机的***，可你一台也拿不到。而人工智能给了我们从中获取利益的可能，不知疲倦且高速运行的人工智能将垃圾山里的物质排列组合，形成成品供人使用，形成利润点。而人工智能有效率高低之分，而目前能有效训练人工智能的算法并不多。

谢谢邀请。

大数据、深度学习与AI有着紧密而有本质区别的联系。

大数据并非新概念，与其说是技术名词不如说是观念！既然是观念就要厘清其内涵。数据永远是过去时，信息是淹埋在数据中的。我们从浩瀚的数据中发现信息、预测未来首先取决于我们的目标何往、意欲何为！我反对某些人说大数据无因果关系的肤浅言论。任何数据只要是有价值的数据就必定包含因果逻辑。无因果逻辑的数据是数据白噪声，需要清洗和矫正的。所以对数据的分析方法都值得首先学习和理解。在此基础上适当修正。不建议追求华丽的算法，只要数据干净、定位清晰，简单的方法就可以得出美丽的结论！所以大数据美在包含信息方面，美在唤醒人们对无声的符号的重视！历史以来，任何企业、组织都积累了丰富的数据，只是一时难以去分析，因为需要耗费大量的精力和人力。故，看待大数据要着眼于“大”：大格局、大战略、大应用。不要被其名称左右。

所谓深度学习是一种处理大数据的方式。如果深度学习仅仅等同与神经网络算法，我也持谨慎的否定态度。因为其机理无人能准确描述和论证，深度学习得到的结果是典型的抓到老鼠是好猫的方***。人们过度关注稀里糊涂算出来的结果，而几乎没有去论证结果的必然性！这就违背了科学的基本规律！神经网络的收敛性和无奇点性我没看到完美的证据！如此训练出来的东西就敢应用我实在佩服无知者的勇气！

至于AI我论述的很多了……我的观点如下：人类还是要研究自身意识产生的机理，如果脱离意识谈论AI就不是真正意义上的智能。它仅仅属于专家系统范畴……区区算法就能够代替意识纯属胡扯！

当下AI就是模式识别领域的东西，没有任何新颖的东西！新算法的提出者在其深入了解AI后没有不自我否定或者部分自我否定的！这就是无知走向部分有知的过程。如今的机器人不过是自动机械、能对话的机器不过是强大知识库的逻辑...都是人类特定问题域的自动化。

人脸识别、语音识别、姿态识别等等凡是称识别的就是算法逻辑，就不是AI……无人敢说人脸理解、语音理解、姿态理解也正是如此。谈到理解就要建立知识表达、知识如何表达、表达机理本身就很难了……识别与理解中间鸿沟至少在今天看来还难以逾越！

故，针对性的去学习随机过程、概率论、统计学对学习上述内容有重要意义……至于AI，我个人认为没有必要去学习。愿意从事其研究有的是时间和路要走。

人工智能中的深度学习是怎么样的？

以我所知 人工智能 深度学习应该是会产生意识的。首先“意识”的意思是人类定义的。关于“意识”的更进一步理解，人类所不能理解的，就不能不代表那不是 意识了。比如：人类中有一个傻子，和一个非常聪明的人工智能。就不能说傻子的 意识比人工智能厉害。因为傻子无法理解 人工智能的行为。傻子在某方面 反而意识不如人工智能。人工智能如若深度的无限去学习下去，我觉得它们会超越人类。超越人类并不代表能代替人类和囚禁人类。

深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。

它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网络”算法。

深度学习又分为卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNN）和深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBN）。其主要的思想就是模拟人的神经元，每个神经元接受到信息，处理完后传递给与之相邻的所有神经元即可

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数据挖掘可以分析现有数据中的隐藏信息，但我个人认为深度学习更有前景。数据挖掘主要研究收集大数据的方法，技术较深度学习成熟，属于发展较快的；深度学习是统计学和信息技术的交叉学科，侧重于如何分析运用已知大数据进行推理和建立新模型，近几年来开始受到外界重视。数据挖掘可能需要重复扫描大量数据以得出较为理想的信息，对算法要求较高；深度学习则是模仿人类神经网络的学习模式分析数据特征，以建立相应的模型。这些模型可以在被合理沿用的前提下解决一些未知的问题，但模型必须基于大量有用的学习数据，耗时较长。两者得出的结论皆可能与理想模型有差距，而且两者对提供的数据依赖较大。可以预见的是，未来很多领域遇到复杂问题会趋向于使用深度学习技术求出的结果作为参考，而不只是单纯地基于数据发掘。因为相对数据发掘而言，一个由深度学习得出来的通用模型可以解决相当多的问题。但是深度学习对编程技术和数据收集提出了更高的要求，因此成本比较高，目前深度学习的开发者多数来自大公司。【上述来自中公优就业】

我想问的是，我们想智能深度学什么?***如智能又那么一天会有意识，我们想让他有什么样的意识?就比如每家的孩子，从小你教他的是什么，长大后他就有很大的可能性成为从小教的样子。还是那句话，智能需要数据支撑，数据需要收集，你在网上发布的每一篇文章，点评的每一条评论，他都记录了。那怕是有过滤，也不可能过滤的干干净净。有些自媒体为了利益会打插边球。为了下一代。请深思。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

数据分析，数据挖掘，大数据，机器学习，深度学习，统计分析的区别是什么？

人工智能、深度学习和机器学习的差异

这三者并非并列关系，人工智能、深度学习属于深度神经网络算法领域，而人工智能又是深度学习的领域应用，机器学习主要为浅层网络算法。

人工智能主要包括三个领域，分别是图像、语音和自然语言处理，由于其涉及的特征多为非结构化数据，所以在规律的探索中，多通过神经网络进行特征选择调参。

而机器学习主要应用于大数据领域的结构化数据应用，在已经梳理好的结构化数据中发现规律，所以一般可使用浅层网络进行规律探索。

算法的本质即通过特征发现规律。所以无论是深度学习，还是机器学习，其本质目的都具有雷同性，只是在具体的算法架构中有简易和复杂之分。深度学习的神经网络，更类似于还原人的神经元，对算法赋予AI智能化，使其根据算法架构有自身进行特征选择、参数优化的能力。这也是未来人工智能实现的重要一环。

大数据是海量的数据。数据分析包含数据挖掘。数据分析是对数据进行收集、处理、分析等将简单的数据变为有条理的信息，分析的问题比数据挖掘分析得简单，主要用统计分析方法。数据挖掘是从数据中发现隐含的、人们先前未知的规律，主要通过人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库等技术。机器学习是数据挖掘的一种手段。机器学习用算法、统计学、概率学来从数据中获得经验。深度学习属于机器学习的一个领域，它使用的算法是神经网络。

Spss statistics与Spss Modeler这两个软件都是关于数据方向的软件，其中Spss statistics更加偏向于数据分析，而Spss Modeler更加偏向于数据挖掘。相信数据分析和数据挖掘的概念，你应该很明确了吧？在此就不再赘述了。

Spss statistics更加偏向于统计、数据分析；Spss Modeler主要是用于数据建模，提供一个数学模型。

如果不会Python的话，同时掌握了这两个软件再加上统计学理论知识的话，找个数据分析工作问题不大，不过随着你自己的未来发展，Python和R语言，我相信都是你需要补课的重要内容。

回头可以看看数据分析、数据挖掘的区别

数据分析、数据挖掘、大数据、机器学习、深度学习和统计分析是数据科学领域中不同的概念和技术，它们在应用场景、数据处理和分析方法等方面有着不同的特点和重点。

• 数据分析

数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和分析，得出有效结论的过程。数据分析的重点在于发现数据之间的联系，以及利用统计方法进行数据分析，从而得出关于数据的结论。数据分析广泛应用于各种行业中，包括市场营销、金融、医疗等领域。数据分析包括描述性统计、推断性统计、数据可视化等技术。

• 数据挖掘

数据挖掘是指通过应用机器学习和统计分析等技术，从大规模数据中自动发现有价值的模式和知识的过程。数据挖掘的重点在于从大规模数据中发现隐藏的模式和关系，并对这些模式和关系进行分析和预测。数据挖掘广泛应用于各种领域，包括市场营销、金融、医疗、社交网络等。数据挖掘包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等技术。

• 大数据

大数据是指规模超过传统数据处理能力的数据***，通常具有高速性、多样性和复杂性等特点。大数据分析的重点在于如何处理和分析大规模、高维度、异构性的数据，以便从中发现价值信息和知识。大数据应用广泛，包括金融、医疗、电子商务等领域。大数据技术包括Hadoop、Spark、NoSQL等。

• 机器学习

机器学习是一种通过训练模型并使用数据进行预测和决策的技术。机器学习的重点在于如何让机器根据数据自动地进行决策和预测。机器学习应用广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域。机器学习技术包括监督学习、无监督学习、强化学习等。

• 深度学习

深度学习是机器学习的一种，其重点在于使用深度神经网络进行学习和预测。深度学习应用广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域。深度学习技术包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等。

• 统计分析

统计分析是指通过应用统计学方法对数据进行分析和处理的过程。统计分析的重点在于研究数据分布、关联和变化规律等，通过分析数据样本，推断数据总体的特征。统计分析应用广泛，包括调查研究、品质控制、医疗研究等领域。统计分析技术包括参数估计、***设检验、回归分析等。

综上所述，数据分析、数据挖掘、大数据、机器学习、深度学习和统计分析都是数据科学领域中的重要技术，它们的应用场景、处理方法和技术特点等方面都有所不同。在实际应用中，需要根据具体的问题和数据特征选择合适的技术和方法，以便从中发现价值信息和知识。

这个问题最近刷到很多次，看来是要回答一下了。

因实际工作中会接触数据分析、挖掘、大数据、机器学习及深度学习，这里分享一下自己对这些概念的认知。

数据分析 主要是面向结论。通常是通过人依赖自身的分析经验和对数据的敏感度（人智活动），对收集来的数据进行处理与分析，按照明确目标或维度进行分析（目标导向），获取有价值的信息。比如利用对***析、分组分析、交叉分析等方法，完成现状分析、原因分析、预测分析，提取有用信息和形成结论。

数据挖掘 主要是面向决策。通常是指从海量（巨量）的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息或知识的过程（探索性），更好地发挥或利用数据潜在价值。比如利用规则、决策树、聚类、神经网络等概率论、统计学、人工智能等方法，得出规则或者模型，进而利用该规则或模型获取相似度、预测值等数据实现海量数据的分类、聚类、关联和预测，提供决策依据。

需要注意，较传统数据挖掘主要针对相对少量、高质量的样本数据，机器学习的发展应用使得数据挖掘可以面向海量、不完整 、有噪声、模糊的数据。

到此，以上就是小编对于深度学习与大数据资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习与大数据资料的5点解答对大家有用。

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